【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘原語、語言和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為什么要數(shù)據(jù)挖掘原語和語言？?一個完全自動（不需要人為干預(yù)或指導(dǎo)）的數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器只可能是“一只瘋了的怪獸”。?會產(chǎn)生大量模式（重新把知識淹沒）?會涵蓋所有數(shù)據(jù)，使得挖掘效率低下?大部分有價值的模式集可能被忽略?挖掘出的模式可能難以理解，缺乏有效性、新穎性和實用性——令人不感興趣。?沒有
2025-05-15 11:33
【總結(jié)】第六章在大型數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則報告人：張榮祖2020/11/28基于約束的挖掘?使用約束的必要性?在數(shù)據(jù)挖掘中常使用的幾種約束：?知識類型約束：指定要挖掘的知識類型如關(guān)聯(lián)規(guī)則?數(shù)據(jù)約束：指定與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集?Findproductpairssoldtoge
2024-08-31 09:03
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摳＝ㄡt(yī)科大學(xué)鄭偉成支持向量機(jī)?支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等亍1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，幵能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中。?在機(jī)器學(xué)習(xí)中，支持向量機(jī)
2025-07-19 17:51
【總結(jié)】第2章知識表示知識表示是人工智能研究中極為重要的研究課題之一。無論應(yīng)用人工智能技術(shù)解決什么問題，首先遇到的就是所涉及的各類知識如何加以表示。不同的知識有不同的表示方法，研究知識表示方法，不單是解決如何將知識存儲在計算機(jī)中，更重要的是應(yīng)該能夠方便和正確地使用知識。合理的知識表示，可以使問題求解變得容易，并且有較高的求解效率。評價一個好的知識表示系統(tǒng)應(yīng)具有以下幾點：①具有表示
2025-06-19 23:26
【總結(jié)】知識發(fā)現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘)第十二章史忠植中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所進(jìn)化計算EvolutionaryComputation2020/11/4史忠植高級人工智能2內(nèi)容概述進(jìn)化系統(tǒng)理論的形式模型達(dá)爾文進(jìn)化算法遺傳算法遺傳算法的理論基礎(chǔ)
2024-09-28 17:23
【總結(jié)】④內(nèi)部公開請勿外傳版權(quán)所有?1993-2022金蝶軟件（中國）有限公司④內(nèi)部公開請勿外傳大數(shù)據(jù)時代企業(yè)內(nèi)部小數(shù)據(jù)挖掘杭州蝶舞軟件有限公司④內(nèi)部公開請勿外傳大數(shù)據(jù)時代的需求如何提升ERP應(yīng)用效果K/3運營魔方特色介紹目錄④內(nèi)部公開請勿外傳全球每秒鐘發(fā)送百
2025-05-12 05:04
【總結(jié)】姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解數(shù)據(jù)倉庫的概念及特點了解數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和功能熟悉數(shù)據(jù)挖掘的幾種主要技術(shù)姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉庫概述數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫和挖掘?qū)RM的影響姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘
2025-05-15 00:05
【總結(jié)】引言?數(shù)據(jù)是知識的源泉。但是,擁有大量的數(shù)據(jù)與擁有許多有用的知識完全是兩回事。過去幾年中,從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識這一領(lǐng)域發(fā)展的很快。廣闊的市場和研究利益促使這一領(lǐng)域的飛速發(fā)展。計算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)收集技術(shù)的進(jìn)步使人們可以從更加廣泛的范圍和幾年前不可想象的速度收集和存儲信息。收集數(shù)據(jù)是為了得到信息,然而大量的數(shù)據(jù)本身并不意味信息。盡管現(xiàn)代的數(shù)據(jù)庫技術(shù)使我們很容易
2025-05-15 00:04
【總結(jié)】第3章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的OLAP技術(shù)本章要點?數(shù)據(jù)倉庫的基本概念?多維數(shù)據(jù)模型?數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)?數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)?數(shù)據(jù)立方體技術(shù)的近一步發(fā)展?從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展?自從NCR公司為WalMart建立了第一個數(shù)據(jù)倉庫。?1996年，加拿大的IDC公司調(diào)查了62
2025-05-09 03:06
【總結(jié)】楊大川數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例講師簡介l楊大川-邁思奇科技有限公司CTO?微軟（最有價值專家）?曾任美國硅谷Annuncio公司首席工程師?招商迪辰產(chǎn)品研發(fā)部總經(jīng)理?現(xiàn)兼任中科院客座教授lMinesage:邁思奇科技有限公司?微軟數(shù)據(jù)分析/挖掘領(lǐng)域合作伙伴
2025-02-21 14:37
【總結(jié)】DataMining：Concept,technicalandmethodNCRDataMiningTeam2022/06議程l數(shù)據(jù)挖掘概述?數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)案例?數(shù)據(jù)挖掘概念與常用技術(shù)l數(shù)據(jù)挖掘軟件與架構(gòu)?數(shù)據(jù)挖掘常見軟件?TeredataWarehouseMiner架構(gòu)特點l數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┡c應(yīng)
2025-02-21 23:27
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘入門Date1
2025-05-12 08:50
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)主講教師：王玲教科書和參考書n教科書q數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)，JiaweiHan和MichelineKamber著，機(jī)械工業(yè)出版社(2022)n參考書q數(shù)據(jù)挖掘原理,DavidHand,HeikkiMannila和PadhraicSmyth著，機(jī)械工業(yè)出版社(2022)qDataMining
2025-05-12 08:29
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘綜述北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的由來n網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度發(fā)展n數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏n支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)n從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)信息的進(jìn)化數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析，
2025-04-30 18:14
【總結(jié)】第二章：管理與決策支持的數(shù)據(jù)挖掘方法教師：廖芹第二章管理與決策支持的數(shù)據(jù)挖掘方法概述主要方法：１、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機(jī)模型、BP、RBF、自組織模型）
2024-11-03 22:17
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